原创 MATLAB-立體繪圖命令詳解

基本XYZ立體繪圖命令 在科學目視表示(Scientific visualization)中,三度空間的立體圖是一個非常重要的技巧。本章將介紹MATLAB基本XYZ三度空間的各項繪圖命令。 mesh和plot是三度空間立體繪圖的基本命令,

原创 MATLAB-二維繪圖函數命令講解

MATLAB不但擅長於矩陣相關的數值運算,也適合用在各種科學目視表示(Scientific visualization)。下面將介紹MATLAB基本xy平面及xyz空間的各項繪圖命令,包含一維曲線及二維曲面的繪製、列印及存檔。 plot

原创 MATLAB-常見插值方法及常見知識

主要介紹在三種插值方法:拉格朗日插值、分段線性插值、三次樣條插值,以及這三種方法在matlab中如何實現。 拉格朗日插值: 基本原理:先構造一組基函數: 是次多項式,滿足 令 上式稱爲次Lagrange插值多項式。   用Matl

原创 MATLAB-蒙特卡羅方法

什麼叫蒙特卡羅方法?        蒙特卡羅方法又稱統計模擬法、隨機抽樣技術,是一種隨機模擬方法,以概率和統計理論方法爲基礎的一種計算方法,是使用隨機數(或僞隨機數)來解決很多計算問題的方法。將所求解的問題同一定的概率模型相聯繫,用電子計

原创 MATLAB-數據統計分析

一、統計量   表示位置的統計量—平均值和中位數.    平均值(或均值,數學期望):  中位數:將數據由小到大排序後位於中間位置的那個數值. 2. 表示變異程度的統計量—標準差、方差和極差.    標準差:          它是各

原创 MATLAB-灰度預測

面將主要從三方面進行大致講解,灰色預測概念及原理、灰色預測的分類及求解步驟、灰色預測的實例講解。 一、灰色預測概念及原理: 1.概述: 關於所謂的“顏色”預測或者檢測等,大致分爲三色:黑、白、灰,在此以預測爲例闡述。 其中,白色預測是指系

原创 MATLAB-非線性迴歸

原文鏈接:https://blog.csdn.net/zhangyugebb/article/details/84770303 非線性迴歸 非線性迴歸可由命令nlinfit來實現,調用格式爲  

原创 常見數字IC設計、FPGA工程師面試題

原文鏈接:https://www.cnblogs.com/lifan3a/articles/4690561.html 1:什麼是同步邏輯和異步邏輯? 同步邏輯是時鐘之間有固定的因果關係。異步邏輯

原创 TCP、UDP詳解

1、傳輸層存在的必要性        由於網絡層的分組傳輸是不可靠的,無法瞭解數據到達終點的時間,無法瞭解數據未達終點的狀態。因此有必要增強網絡層提供服務的服務質量。 2、引入傳輸層的原因        面向連接的傳輸服務與面向連接的網絡

原创 FPGA-互聯網協議入門(二)

原文鏈接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/06/internet_protocol_suite_part_ii.html 分析了互聯網的總體構思,從下至上

原创 FPGA-互聯網協議入門(一)

原文鏈接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/05/internet_protocol_suite_part_i.html 我們每天使用互聯網,你是否想過,它

原创 TI杯2019 年全國大學生電子設計競賽 儀器設備和主要元器件清單

[本科組] 1. 儀器設備清單 數字示波器(500MHz,雙通道) 帶 Z 軸輸入端子的示波器(100MHz) 函數發生器(50 MHz,雙通道) 任意波信號發生器(1MHz) 頻譜分析儀(1GHz) 頻率計(500MHz) 功率分析儀

原创 FPGA-控制舵機實現

1.舵機的工作原理        舵機接出來有三根線,一根紅色的是電源線,一根棕色的是地線,還有一根橘黃色的是信號線。舵機的工作電壓在4.8V到6V,給它接的電源不同,會影響舵機轉動的速率以及舵機的輸出力矩。我們的板子上面的供電是5V電壓

原创 Quartus中出現錯誤: Can't place multiple pins assigned to pin location Pin_101 (IOPAD_X53_Y21_N14)

在編譯工程時出現Error (176310): Can't place multiple pins assigned to pin location Pin_101 (IOPAD_X53_Y21_N14)  可以從提示中看出是一個引腳複用

原创 TensorFlow-CNN卷積神經網絡

一、傳統神經網絡存在的問題 (1)權值太多,計算量太大。 (2)權值太多,需要大量樣本進行訓練。(容易出現過擬合或者欠擬合) 二、卷積神經網絡CNN CNN通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數的個數。 如下圖所示:左圖爲傳統